BG value stats by hour
BGvalue_Summary
## time3 min mean max sd
## 1 00:00 141 229.0000 286 77.311060
## 2 01:00 133 140.0000 147 9.899495
## 3 02:00 91 152.0000 213 86.267027
## 4 03:00 53 53.0000 53 NaN
## 5 04:00 Inf NaN -Inf NaN
## 6 05:00 62 156.5000 251 133.643182
## 7 06:00 183 183.0000 183 NaN
## 8 07:00 68 68.0000 68 NaN
## 9 08:00 226 226.0000 226 NaN
## 10 09:00 152 179.3333 218 34.428670
## 11 10:00 153 155.5000 158 3.535534
## 12 11:00 111 142.0000 159 26.888659
## 13 12:00 Inf NaN -Inf NaN
## 14 13:00 Inf NaN -Inf NaN
## 15 14:00 75 75.0000 75 NaN
## 16 15:00 Inf NaN -Inf NaN
## 17 16:00 Inf NaN -Inf NaN
## 18 17:00 64 122.5000 181 82.731493
## 19 18:00 73 107.5000 142 48.790368
## 20 19:00 88 193.5000 299 149.199531
## 21 20:00 100 166.0000 232 93.338095
## 22 21:00 58 131.2500 245 79.859773
## 23 22:00 145 215.7500 261 50.195451
## 24 23:00 118 118.0000 118 NaN
## 25 00:00 120 120.0000 120 NaN
BG value stats by day
BGvalue_SummaryDaily
## Date2 min mean max sd
## 1 2020-01-04 53 133.6250 299 77.239770
## 2 2020-01-05 113 183.0000 260 71.128991
## 3 2020-01-06 153 192.5000 232 55.861436
## 4 2020-01-07 62 142.6000 219 75.606217
## 5 2020-01-08 145 151.5000 158 9.192388
## 6 2020-01-09 109 160.3333 213 52.012819
## 7 2020-01-11 64 159.0000 245 65.479004
## 8 2020-01-12 68 150.3333 261 81.700673
## 9 2020-01-13 152 219.0000 286 94.752309
Sensor value stats by hour
Sensorvalue_Summary
## time3 min mean max sd
## 1 00:00 116 209.4524 300 60.10446
## 2 01:00 52 162.0238 262 58.82319
## 3 02:00 45 145.2143 224 53.38563
## 4 03:00 51 147.6310 209 47.15618
## 5 04:00 53 158.8452 291 64.56686
## 6 05:00 48 147.8250 238 56.89337
## 7 06:00 71 146.0759 225 42.61569
## 8 07:00 40 133.9861 229 61.65499
## 9 08:00 49 146.0769 226 52.96087
## 10 09:00 58 169.9306 243 54.65057
## 11 10:00 68 169.8507 288 58.68128
## 12 11:00 108 171.9639 284 46.75688
## 13 12:00 115 164.2976 237 28.48072
## 14 13:00 70 175.7561 292 54.55127
## 15 14:00 60 129.8056 294 64.62560
## 16 15:00 48 108.6667 212 36.39339
## 17 16:00 80 148.4833 239 46.42928
## 18 17:00 53 152.4576 227 53.75273
## 19 18:00 48 159.5116 387 88.97769
## 20 19:00 40 181.5326 400 88.94540
## 21 20:00 65 183.2195 305 66.77196
## 22 21:00 82 132.4603 249 50.59639
## 23 22:00 87 156.6716 254 49.63668
## 24 23:00 149 229.1667 318 46.60339
## 25 00:00 122 226.1429 317 67.29932
BG high (>150) count
BGHigh_Count
## time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 00:00 2
## 2 02:00 1
## 3 05:00 1
## 4 06:00 1
## 5 08:00 1
## 6 09:00 3
## 7 10:00 2
## 8 11:00 2
## 9 17:00 1
## 10 19:00 1
## 11 20:00 1
## 12 21:00 1
## 13 22:00 3
BG very high (>240) count
BGveryHigh_Count
## time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 00:00 2
## 2 05:00 1
## 3 19:00 1
## 4 21:00 1
## 5 22:00 1
BG low (<80) count
BGLow_Count
## time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 03:00 1
## 2 05:00 1
## 3 07:00 1
## 4 14:00 1
## 5 17:00 1
## 6 18:00 1
## 7 21:00 1
BG good value count (>80 and <150)
BGgood_Count
## time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 00:00 1
## 2 01:00 2
## 3 02:00 1
## 4 11:00 1
## 5 18:00 1
## 6 19:00 1
## 7 20:00 1
## 8 21:00 2
## 9 22:00 1
## 10 23:00 1
## 11 00:00 1
Temp Basal = 0 count
tempBasal_count
## NULL
Suspend basal on low count
suspendBasal_Count
## time3 Alarm
## 1 02:00 2
## 2 05:00 2
## 3 06:00 2
## 4 07:00 5
## 5 08:00 3
## 6 09:00 3
## 7 13:00 1
## 8 14:00 6
## 9 15:00 2
## 10 16:00 2
## 11 17:00 1
## 12 18:00 4
## 13 19:00 1
## 14 20:00 2
## 15 21:00 2
## 16 22:00 1
BG value by time and date with mean values
BGvalue_timeDaytable
## time 2020-01-04 2020-01-05 2020-01-06 2020-01-07 2020-01-08 2020-01-09
## 1 00:00 120.000 260 NaN 141.0 NaN NaN
## 2 01:00 NaN 133 NaN NaN NaN NaN
## 3 02:00 NaN NaN NaN NaN NaN 213.0000
## 4 03:00 53.000 NaN NaN NaN NaN NaN
## 5 04:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 6 05:00 NaN NaN NaN 62.0 NaN NaN
## 7 06:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 8 07:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 9 08:00 NaN 226 NaN NaN NaN NaN
## 10 09:00 168.000 NaN NaN 218.0 NaN NaN
## 11 10:00 NaN NaN 153.0 NaN 158.0 NaN
## 12 11:00 111.000 NaN NaN NaN NaN 159.0000
## 13 12:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 14 13:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 15 14:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 16 15:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 17 16:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 18 17:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
## 19 18:00 142.000 NaN NaN 73.0 NaN NaN
## 20 19:00 299.000 NaN NaN NaN NaN NaN
## 21 20:00 NaN NaN 232.0 NaN NaN NaN
## 22 21:00 58.000 113 NaN NaN NaN 109.0000
## 23 22:00 NaN NaN NaN 219.0 145.0 NaN
## 24 23:00 118.000 NaN NaN NaN NaN NaN
## 25 mean 133.625 183 192.5 142.6 151.5 160.3333
## 2020-01-11 2020-01-12 2020-01-13 mean
## 1 NaN NaN 286 201.7500
## 2 147 NaN NaN 140.0000
## 3 NaN 91.0000 NaN 152.0000
## 4 NaN NaN NaN 53.0000
## 5 NaN NaN NaN NaN
## 6 NaN 251.0000 NaN 156.5000
## 7 183 NaN NaN 183.0000
## 8 NaN 68.0000 NaN 68.0000
## 9 NaN NaN NaN 226.0000
## 10 NaN NaN 152 179.3333
## 11 NaN NaN NaN 155.5000
## 12 156 NaN NaN 142.0000
## 13 NaN NaN NaN NaN
## 14 NaN NaN NaN NaN
## 15 NaN 75.0000 NaN 75.0000
## 16 NaN NaN NaN NaN
## 17 NaN NaN NaN NaN
## 18 64 181.0000 NaN 122.5000
## 19 NaN NaN NaN 107.5000
## 20 NaN 88.0000 NaN 193.5000
## 21 NaN 100.0000 NaN 166.0000
## 22 245 NaN NaN 131.2500
## 23 NaN 249.5000 NaN 204.5000
## 24 NaN NaN NaN 118.0000
## 25 159 137.9375 219 164.3884
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)
## Loading required package: reshape2
Sensor value by time and date with mean values
SGvalue_timeDaytable
## time 2020-01-04 2020-01-05 2020-01-06 2020-01-07 2020-01-08 2020-01-09
## 1 00:00 NaN 241.66667 271.41667 126.66667 290.58333 182.50000
## 2 01:00 NaN 118.75000 222.75000 115.25000 244.75000 163.66667
## 3 02:00 NaN 125.91667 187.16667 83.25000 202.41667 165.16667
## 4 03:00 NaN 152.58333 166.91667 54.66667 166.50000 177.08333
## 5 04:00 NaN 193.00000 163.00000 54.08333 137.50000 106.75000
## 6 05:00 NaN 201.25000 141.25000 52.91667 118.75000 117.91667
## 7 06:00 NaN 175.14286 113.25000 136.33333 100.91667 204.08333
## 8 07:00 NaN NaN 93.91667 182.00000 91.00000 219.50000
## 9 08:00 NaN 168.33333 93.75000 226.00000 84.83333 213.83333
## 10 09:00 NaN 75.75000 NaN 222.50000 159.08333 208.33333
## 11 10:00 NaN 95.41667 133.85714 205.83333 138.50000 NaN
## 12 11:00 NaN 162.33333 164.83333 171.50000 125.66667 123.27273
## 13 12:00 NaN 141.83333 155.66667 155.41667 145.83333 154.41667
## 14 13:00 NaN 213.75000 181.00000 153.66667 138.16667 245.58333
## 15 14:00 NaN 201.50000 115.08333 100.83333 69.83333 202.75000
## 16 15:00 NaN 145.66667 94.91667 138.33333 62.16667 103.08333
## 17 16:00 NaN 103.33333 132.33333 191.00000 194.00000 NaN
## 18 17:00 NaN 76.25000 201.41667 140.08333 202.08333 NaN
## 19 18:00 143.5000 117.83333 231.08333 73.41667 169.16667 326.33333
## 20 19:00 212.4167 161.33333 229.08333 213.58333 156.50000 281.58333
## 21 20:00 262.1667 180.75000 181.20000 269.50000 104.83333 142.91667
## 22 21:00 166.5000 103.91667 134.08333 226.83333 82.00000 93.58333
## 23 22:00 NaN 114.58333 159.75000 225.58333 172.50000 150.83333
## 24 23:00 NaN 212.75000 275.08333 188.00000 285.16667 170.83333
## 25 mean 196.1458 151.46273 167.07857 154.46875 151.78125 178.76299
## 2020-01-11 2020-01-12 2020-01-13 mean
## 1 NaN 144.33333 267.4167 217.7976
## 2 NaN 77.66667 191.3333 162.0238
## 3 NaN 59.91667 192.6667 145.2143
## 4 NaN 132.08333 183.5833 147.6310
## 5 NaN 266.41667 191.1667 158.8452
## 6 NaN 209.00000 214.0833 150.7381
## 7 NaN 116.66667 188.2500 147.8061
## 8 NaN 47.75000 169.7500 133.9861
## 9 NaN 106.25000 167.9167 151.5595
## 10 NaN 214.75000 139.1667 169.9306
## 11 NaN 263.25000 167.2500 167.3512
## 12 NaN 271.08333 181.0000 171.3842
## 13 NaN 184.75000 212.1667 164.2976
## 14 NaN 93.91667 209.9000 176.5690
## 15 NaN 88.83333 NaN 129.8056
## 16 NaN 107.83333 NaN 108.6667
## 17 NaN 121.75000 NaN 148.4833
## 18 56.33333 173.50000 NaN 141.6111
## 19 54.50000 146.91667 NaN 157.8438
## 20 40.83333 99.00000 101.6667 166.2222
## 21 NaN NaN 140.8333 183.1714
## 22 NaN NaN 102.4167 129.9048
## 23 NaN 237.00000 118.0000 168.3214
## 24 NaN 238.16667 234.1667 229.1667
## 25 50.55556 154.58333 177.5123 153.5946
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)
Interactive Plots
every 3 hours barplots
###daily barplots